Bioinfomaticsのpublic domainのdataに対する性能改善手法の論文はほとんど研究不正？

交差検証をしっかりして、n種類ためしてこの手法だけ既存手法を上回る精度になりました、すべて提案であって性能改善は検証されていないなどと正直に論文に書けばよいのでは無いかと思わなくもなく。

[samu_i]

データを見ながらモデルを変えて、精度がよくなったところで報告を行うは研究不正。AからBを検出したいときに、Aを使って最高精度を出したとしてもA'からBをいい具合に検出できるとはか

[ka-ka_xyz]

togetterコメにあるような「この結果から当初の作業仮設Aが否定されたが、新たな作業仮設Bを……」的なストーリーで論文書いたら、レビュアーから撫で切りされるんじゃなかろうか。「正しい」とは思うけど。

[mole-studio]

そもそも論文出す段階で何度もテストセットで試行錯誤できちゃうからね。CNNとか画像タスクでもベンチマークと手元の性能が捻れることがままあり、ImageNetは結構その傾向あるんじゃないかと思ったり

[mozukuyummy]

Natureの記事> https://www.nature.com/articles/526182a あとこの本もオススメ> https://www.amazon.co.jp/生命科学クライシス―新薬開発の危ない現場-リチャード・ハリス/dp/4826902093

[Hiro_macchan]

研究不正って言葉は重い言葉なので、結果の再現性の議論と分けて議論すべきと思う。議論が噛み合ってないし、両者議論を丁寧にしようとする意思がないから生産的議論になってない。

[pseudomeme]

統計学的に完璧なデータ解析をやっても喜ぶのは統計学者だけだからな